等高線プロット
Contents
17. 等高線プロット¶
17.1. 概要¶
等高線プロットは，2種類の量的変数の分布を見るために用いられる手法です．集計したい変数をそれぞれ横軸・縦軸にとり，該当するデータの量の分布を曲線（等高線）で表現します．
例えば上図は，雑誌別に平均掲載位置（横軸）と掲載週数（縦軸）の作品数の分布を表した等高線プロットです． 等高線上の数値は，曲線上に存在する（と推定される）作品数を表します． 色が明るい領域ほど，多くの作品が存在しています．
17.2. Plotlyによる作図方法¶
17.3. MADB Labを用いた作図例¶
17.3.1. 下準備¶
import pandas as pd
import plotly.express as px
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/episodes.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'
# 連載週数の最小値
MIN_WEEKS = 5
def show_fig(fig):
"""Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.update_layout(legend={
'yanchor': 'top',
'xanchor': 'left',
'x': 0.01, 'y': 0.99})
fig.show(renderer=RENDERER)
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
17.3.2. 作品別の平均掲載位置と掲載週数¶
df_plot = \
df.groupby('cname')['pageStartPosition'].\
agg(['count', 'mean']).reset_index()
df_plot.columns = ['cname', 'weeks', 'position']
df_plot = \
df_plot[df_plot['weeks'] >= MIN_WEEKS].reset_index(drop=True)
fig = px.density_contour(
df_plot, x='position', y='weeks',
title='作品別の平均掲載位置と掲載週数')
fig.update_xaxes(title='平均掲載位置')
fig.update_yaxes(title='掲載週数')
# 色を塗りつぶし，等高線にラベルを追加
fig.update_traces(
contours_coloring="fill",
contours_showlabels = True)
show_fig(fig)
fig.update_yaxes(range=[0, 200])
show_fig(fig)
17.3.3. 雑誌別・作品別の平均掲載位置と連載週数¶
df_plot = \
df.groupby(['mcname', 'cname'])['pageStartPosition'].\
agg(['count', 'mean']).reset_index()
df_plot.columns = \
['mcname', 'cname', 'weeks', 'position']
df_plot = df_plot.sort_values(
'mcname', ignore_index=True)
df_plot = \
df_plot[df_plot['weeks'] >= MIN_WEEKS].reset_index(drop=True)
fig = px.density_contour(
df_plot, x='position', y='weeks', color='mcname',
title='雑誌別・作品別の平均掲載位置と掲載週数')
fig.update_xaxes(title='平均掲載位置')
fig.update_yaxes(title='掲載週数')
fig.update_yaxes(range=[0, 200])
show_fig(fig)
fig = px.density_contour(
df_plot, x='position', y='weeks',
facet_col='mcname', facet_col_wrap=2,
title='雑誌別・作品別の平均掲載位置と掲載週数')
fig.for_each_annotation(
lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1]))
# 色を塗りつぶし，等高線にラベルを追加
fig.update_traces(
contours_coloring="fill",
contours_showlabels = True)
fig.update_yaxes(range=[0, 200])
# カラーバーの表示が壊れるので非表示
fig.update_traces(showscale=False)
show_fig(fig)